# xml解析包
import os
import xml.etree.ElementTree as ET
# os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表
from os import getcwd

sets = ['train', 'trainval']
classes = ["None", "R1", "R2", "R3", "R4", "R5", "B1", "B2", "B3", "B4", "B5", "car",
           "ignore"]  ##修改为自己的类别 # 自己训练的类别
# 13个

dict_classes = {'R1': 1, "R2": 2, "R3": 3, "R4": 4, "R5": 5, 'B1': 6, "B2": 7, "B3": 8, "B4": 9, "B5": 10,
                "None": 0,
                "car": 11, "ignore": 12}


# 进行归一化操作
def convert(size, box):  # size:(原图w,原图h) , box:(xmin,xmax,ymin,ymax)
    dw = 1. / size[0]  # 1/w
    dh = 1. / size[1]  # 1/h
    x = (box[0] + box[1]) / 2.0  # 物体在图中的中心点x坐标
    y = (box[2] + box[3]) / 2.0  # 物体在图中的中心点y坐标
    w = box[1] - box[0]  # 物体实际像素宽度
    h = box[3] - box[2]  # 物体实际像素高度
    x = x * dw  # 物体中心点x的坐标比(相当于 x/原图w)
    w = w * dw  # 物体宽度的宽度比(相当于 w/原图w)
    y = y * dh  # 物体中心点y的坐标比(相当于 y/原图h)
    h = h * dh  # 物体宽度的宽度比(相当于 h/原图h)
    if x > 1: x = 1
    if x < 0: x = 0
    if y > 1: y = 1
    if y < 0: y = 0
    return x, y, w, h  # 返回 相对于原图的物体中心点的x坐标比,y坐标比,宽度比,高度比,取值范围[0-1]


# year ='2012', 对应图片的id（文件名）
def convert_annotation(filename, image_set):
    '''
    将对应文件名的xml文件转化为label文件，xml文件包含了对应的bunding框以及图片长款大小等信息，
    通过对其解析，然后进行归一化最终读到label文件中去，也就是说
    一张图片文件对应一个xml文件，然后通过解析和归一化，能够将对应的信息保存到唯一一个label文件中去
    labal文件中的格式：calss x y w h　　同时，一张图片对应的类别有多个，所以对应的ｂｕｎｄｉｎｇ的信息也有多个
    '''
    # 对应的通过year 找到相应的文件夹，并且打开相应image_id的xml文件，其对应bund文件
    in_file = open(f'../annotations/{image_set}/{filename}.xml', encoding='utf-8')
    # print(in_file.name)
    # 准备在对应的image_id 中写入对应的label，分别为
    # <object-class> <x> <y> <width> <height>
    if not os.path.exists(f'../labels/{image_set}'):
        os.makedirs(f'../labels/{image_set}')
    out_file = open(f'../labels/{image_set}/{filename}.txt', 'w', encoding='utf-8')
    # print(out_file.name)
    # 解析xml文件
    tree = ET.parse(in_file)
    # 获得对应的键值对
    root = tree.getroot()
    # 获得图片的尺寸大小
    size = root.find('size')
    # # 获得宽
    w = int(size.find('width').text)
    # # 获得高
    h = int(size.find('height').text)

    # images = "D:/Software files/python/datasets/DJI ROCO/data/images"
    # images = images + "/" + filename + '.jpg'
    # img = cv2.imread(images)
    # w = int(img.shape[1])
    # h = int(img.shape[0])

    # # 遍历目标obj

    for obj in root.iter('object'):
        cls = str(obj.find('name').text)
        if obj.find('name').text == 'armor':
            armor_color = obj.find('armor_color').text
            armor_class = str(obj.find('armor_class').text)
            armor_color = armor_color[0]
            if obj.find('armor_class').text == "None":
                cls = str(obj.find('name').text)
            elif armor_class == '6':
                continue

            elif armor_class == '7':
                continue

            elif armor_class == '8':
                continue

            else:
                armor_color = armor_color[0]
                armor_color = armor_color.upper()
                cls = str(armor_color + armor_class)

        elif cls == 'base':
            continue
        elif cls == 'watcher':
            continue

        xmlbox = obj.find('bndbox')
        b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text),
             float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text))
        bb = convert((w, h), b)
        if cls in classes:
            out_file.write(str(dict_classes[cls]))
            out_file.write(" " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')


# 返回当前工作目录
wd = getcwd()
print(wd)
for image_set in sets:
    '''
    对所有的文件数据集进行遍历
    做了两个工作：
　　　　１．讲所有图片文件都遍历一遍，并且将其所有的全路径都写在对应的txt文件中去，方便定位
　　　　２．同时对所有的图片文件进行解析和转化，将其对应的bundingbox 以及类别的信息全部解析写到label 文件中去
    　　　　　最后再通过直接读取文件，就能找到对应的label 信息
    '''
    # 先找labels文件夹如果不存在则创建

    if not os.path.exists('../labels'):
        os.makedirs('../labels')
    # 读取在ImageSets/Main 中的train、test..等文件的内容
    # 包含对应的文件名称
    image_ids = open('../txt/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split('\n')
    # 打开对应的2012_train.txt 文件对其进行写入准备
    list_file = open(f'../{image_set}.txt', 'w')
    # 将对应的文件_id以及全路径写进去并换行

    for filename in image_ids:
        list_file.write(f'../datasets/DJI ROCO/images//{filename}.jpg\n')
        convert_annotation(filename, image_set)

    # 关闭文件
    list_file.close()
